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Programming版 - 请教图像识别的人工智能算法 (转载)
相关主题
simple question: adaboost vs Support Vector Machine, which问个图像识别问题
CNN和template matching到底有啥区别N个数字里面找出最大的5个数字的复杂度是什么?O(N)?
现在的图像识别技术真是把验证码逼的无路可走啊有人做图像识别或者OCR的吗?
我们造轮子吧,轮子成败的关键应该是求指教:关于汉字拆分和图像识别
人工智能下围棋超过人类, 是一个虚假结论, 纯属误导!最近内存加个飙升啊
从马航这事来看,big data还只是传说大家了解Google的Search by Image的工作原理吗?
DL一个基础问题:有人给过SURF的专利费么?
最新的MS面试题 (转载)前途是光明的,道路是曲折的
相关话题的讨论汇总
话题: 图像识别话题: 算法话题: 人工智能话题: 问题话题: image
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1 (共1页)
w*s
发帖数: 7227
1
【 以下文字转载自 EE 讨论区 】
发信人: wds (净洗前尘,从头再来), 信区: EE
标 题: 请教图像识别的人工智能算法
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jun 8 11:37:05 2013, 美东)
不知道问题title对不对,
是这样的,拿到病症部位的图(比如血管透视图),同一个人的话不同时间拍都有点不
一样。
不同的人肯定更不一样,但有相似处。
现在想建立模型,用AI,希望能早日诊断是否有问题。
我老是菜鸟,请多多多指教!
N******K
发帖数: 10202
2
去读个图像的博士 再说

【在 w*s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 EE 讨论区 】
: 发信人: wds (净洗前尘,从头再来), 信区: EE
: 标 题: 请教图像识别的人工智能算法
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jun 8 11:37:05 2013, 美东)
: 不知道问题title对不对,
: 是这样的,拿到病症部位的图(比如血管透视图),同一个人的话不同时间拍都有点不
: 一样。
: 不同的人肯定更不一样,但有相似处。
: 现在想建立模型,用AI,希望能早日诊断是否有问题。
: 我老是菜鸟,请多多多指教!

d****i
发帖数: 4809
3
你这个课题太大,都可以写一篇博士论文了。可以看看image registration方面的文章
,另外已经有无数的文章讲这个的了。

【在 w*s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 EE 讨论区 】
: 发信人: wds (净洗前尘,从头再来), 信区: EE
: 标 题: 请教图像识别的人工智能算法
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jun 8 11:37:05 2013, 美东)
: 不知道问题title对不对,
: 是这样的,拿到病症部位的图(比如血管透视图),同一个人的话不同时间拍都有点不
: 一样。
: 不同的人肯定更不一样,但有相似处。
: 现在想建立模型,用AI,希望能早日诊断是否有问题。
: 我老是菜鸟,请多多多指教!

w*s
发帖数: 7227
4
能不能说几个现成的算法让我入门?

【在 d****i 的大作中提到】
: 你这个课题太大,都可以写一篇博士论文了。可以看看image registration方面的文章
: ,另外已经有无数的文章讲这个的了。

d****i
发帖数: 4809
5
可以看看这个:
http://www.math.tau.ac.il/~turkel/notes/registration.pdf

【在 w*s 的大作中提到】
: 能不能说几个现成的算法让我入门?
w*s
发帖数: 7227
6
谢谢!

【在 d****i 的大作中提到】
: 可以看看这个:
: http://www.math.tau.ac.il/~turkel/notes/registration.pdf

B***i
发帖数: 724
7
整个medical image processing 的领域的人都在做这个。
f*******a
发帖数: 663
8
有点了解,说几句,抛砖引玉
这个问题确实是一个很普适性的问题,肯定不简单,但思路一般来说还是差不多的
1. 预处理:配准和增强
配准是一个空间归一化的过程,正如做人脸数据分析的都要把尺度归一化一样。如果对
运动状况能建模的话,可以考虑SIFT算法,公认的好用
增强是因为医学图像往往对比度和分布不均,为突出特征而做的种种手段
2. 特征提取
这个一般就是大显神通的地方。看点文献别人怎么下手吧。特征点、轮廓线、局部直方
图、滤波器、变换域等都是常见方法,具体问题具体分析。
3.分类器
一般到了这一步就是挑合适的用,哪个效果好用哪个。这些年SVM及各变种风头很盛,
效果也不错。AdaBoost这种简单还可以挑特征的做检测问题也很不错,甚至可能不要配
准。另外在分类器的训练集问题上,有些算法可以处理较高不确定性的训练样本,如
MIL和Structured SVM,这种进阶问题有余力可尝试。
w*s
发帖数: 7227
9
大牛,谢谢了,我去研究一下。

【在 f*******a 的大作中提到】
: 有点了解,说几句,抛砖引玉
: 这个问题确实是一个很普适性的问题,肯定不简单,但思路一般来说还是差不多的
: 1. 预处理:配准和增强
: 配准是一个空间归一化的过程,正如做人脸数据分析的都要把尺度归一化一样。如果对
: 运动状况能建模的话,可以考虑SIFT算法,公认的好用
: 增强是因为医学图像往往对比度和分布不均,为突出特征而做的种种手段
: 2. 特征提取
: 这个一般就是大显神通的地方。看点文献别人怎么下手吧。特征点、轮廓线、局部直方
: 图、滤波器、变换域等都是常见方法,具体问题具体分析。
: 3.分类器

m*****k
发帖数: 731
1 (共1页)
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